(57)【要約】【課題】全体的な総電力需要の予測値だけでなく、合わせて、短周期変動需要に関する需要予測値を得る。【解決手段】過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行う電力需要予測装置であって、過去の時系列的な総電力需要データを所定の記憶部から読み出し、当該総電力需要データを長周期変動需要データと短周期変動需要データとに分離する需要データ分離手段と、前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれに基づき、局所ファジィ再構成法により長周期変動需要及び短周期変動需要それぞれについて短時間先の需要予測値を演算する短時間先需要予測値演算手段と、演算された前記長周期変動需要の前記需要予測値と前記短周期変動需要の前記需要予測値とを加算することにより、総電力の需要予測値を算出する需要予測値算出手段とを備える。【選択図】      図１
2005168251.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行う電力需要予測装置であって、
過去の時系列的な総電力需要データを所定の記憶部から読み出し、当該総電力需要データを長周期変動需要データと短周期変動需要データとに分離する需要データ分離手段と、
前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれに基づき、局所ファジィ再構成法により長周期変動需要及び短周期変動需要それぞれについて短時間先の需要予測値を演算する短時間先需要予測値演算手段と、
演算された前記長周期変動需要の前記需要予測値と前記短周期変動需要の前記需要予測値とを加算することにより、総電力の需要予測値を算出する需要予測値算出手段と、
を備えることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項２】
前記短時間先需要予測値演算手段で用いられる前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれについて、時系列的な変動を平滑化する平滑化手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の電力需要予測装置。
【請求項３】
前記短時間先需要予測値演算手段は、前記局所ファジィ再構成法でもって前記需要予測値を演算するに際し、限定された範囲内で近傍ベクトルの探索処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の電力需要予測装置。
【請求項４】
前記短時間先需要予測値演算手段は、前記局所ファジィ再構成法でもって前記需要予測値を演算するに際し、近傍ベクトルの一成分たる曜日の属性に基づき当該近傍ベクトルを探索することにより、曜日別長周期変動需要データ及び／または曜日別総電力需要データを生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の電力需要予測装置。
【請求項５】
短周期変動需要データは、電力消費する電気炉の負荷データであることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の電力需要予測装置。
【請求項６】
前記電力需要予測装置はサーバで構成されるとともに、当該電力需要予測装置には予測結果表示用コンピュータが接続され、
前記電力需要予測装置は、前記長周期変動需要データ、前記短周期変動需要データ、前記総電力需要、前記曜日別長周期変動需要データ、及び前記曜日別総電力需要データのうち少なくもいずれか一つの前記予測値に関するデータを前記予測結果表示用コンピュータに出力することを特徴とする請求項４に記載の電力需要予測装置。
【請求項７】
過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行う電力需要予測装置と、当該電力需要予測装置に接続される予測結果表示用コンピュータとを含む電力需要予測システムであって、
前記電力需要予測装置は、
過去の時系列的な総電力需要データを所定の記憶部から読み出し、当該総電力需要データを長周期変動需要データと短周期変動需要データとに分離する需要データ分離手段と、
前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれに基づき、局所ファジィ再構成法により長周期変動需要及び短周期変動需要それぞれについて短時間先の需要予測値を演算する短時間先需要予測値演算手段と、
演算された前記長周期変動需要の前記需要予測値と前記短周期変動需要の前記需要予測値とを加算することにより、総電力の需要予測値を算出する需要予測値算出手段と、
を備える一方、
前記予測結果表示用コンピュータは、
前記長周期変動需要データ、前記短周期変動需要データ、前記総電力需要、前記曜日別長周期変動需要データ、及び前記曜日別総電力需要データのうち少なくもいずれか一つの前記予測値に関するデータを前記電力需要予測装置から受信し、当該予測値をディスプレイ画面に表示させる、
ことを特徴とする電力需要予測システム。
【請求項８】
コンピュータに、
過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行わせるべく、
過去の時系列的な総電力需要データを所定の記憶部から読み出し、当該総電力需要データを長周期変動需要データと短周期変動需要データとに分離する需要データ分離手段、
前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれに基づき、局所ファジィ再構成法により長周期変動需要及び短周期変動需要それぞれについて短時間先の需要予測値を演算する短時間先需要予測値演算手段、及び
演算された前記長周期変動需要の前記需要予測値と前記短周期変動需要の前記需要予測値とを加算することにより、総電力の需要予測値を算出する需要予測値算出手段、
を実行させるための電力需要予測プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行わせるべく、
過去の時系列的な総電力需要データを所定の記憶部から読み出し、当該総電力需要データを長周期変動需要データと短周期変動需要データとに分離する需要データ分離手段、
前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれに基づき、局所ファジィ再構成法により長周期変動需要及び短周期変動需要それぞれについて短時間先の需要予測値を演算する短時間先需要予測値演算手段、及び
演算された前記長周期変動需要の前記需要予測値と前記短周期変動需要の前記需要予測値とを加算することにより、総電力の需要予測値を算出する需要予測値算出手段、
を実行させるための電力需要予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行う電力需要予測方法であって、
コンピュータが、過去の時系列的な総電力需要データを長周期変動需要データと短周期変動需要データとに分離し、
コンピュータが、前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれについて、時系列的な変動を平滑化し、
コンピュータが、平滑化された前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれに基づき、局所ファジィ再構成法により長周期変動需要データ及び短周期変動需要それぞれについて短時間先の需要予測値を演算し、
コンピュータが、演算された前記長周期変動需要の前記需要予測値と前記短周期変動需要の前記需要予測値とを加算することにより、総電力需要の予測値を算出する、
ことを特徴とする電力需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力の需給調整に供するべく、電力需要予測方法、及び電力需要予測装置に関し、特に、カオス理論を用いた短時間電力需要の予測方法及び予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
決定論的カオス理論を用いて電力需要量を予測する装置が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。すなわち、過去の電力需要に関する時系列データの振る舞いがカオス的である範囲内で決定論的因果性を失うまでの近未来のデータを予測するのである。一方、局所ファジィ再構成法を用いたカオス時系列短期予測装置も開発され、電力予測にも利用可能であることが記載されている（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開平７−１２３５９０号公報
【特許文献２】特開平９−１４６９１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、例えば大電力を消費して急峻な変動を伴う負荷たる電気炉は総電力需要に占める割合が小さくない。総電力需要に対する電気炉負荷の割合は例えば約６％〜約７％である。このため、大電力を消費する電気炉の急峻な変動によって電力系統へ周波数変動をもたらす問題が生じてしまう。そこで、電力の短時間先の需要予測値を得るにあたり、全体的な総電力需要の予測値だけでなく、合わせて、特に電気炉等に関し、その短時間先の需要をリアルタイムに予測することも必要である。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、全体的な総電力需要の予測値だけでなく、合わせて、短周期変動需要に関する需要予測値を得ることができる電力需要予測方法及び電力需要予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記課題を解決するために、本発明は、過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行う電力需要予測装置であって、
過去の時系列的な総電力需要データを所定の記憶部から読み出し、当該総電力需要データを長周期変動需要データと短周期変動需要データとに分離する需要データ分離手段と、
前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれについて、時系列的な変動を平滑化する平滑化手段と、
平滑化された前記長周期変動需要データ及び前記短周期変動需要データそれぞれに基づき、局所ファジィ再構成法により長周期変動需要及び短周期変動需要それぞれについて短時間先の需要予測値を演算する短時間先需要予測値演算手段と、
演算された前記長周期変動需要の前記需要予測値と前記短周期変動需要の前記需要予測値とを加算することにより、総電力の需要予測値を算出する需要予測値算出手段と、を備えることとする。
【発明の効果】
【０００６】
電力の短時間先の需要予測値をリアルタイムに得るにあたり、予め長周期変動需要データと短周期変動需要データに分離した上で演算を行う。このため、全体的な総電力需要の予測値では、短周期変動需要の変動を考慮した正確な予測値を得ることができ、合わせて、短周期変動需要に関する需要予測値を得ることができる。よって、総電力需要及び短周期変動需要の双方について、短時間先の予測値がリアルタイムに得られることにより、人間による手動制御やＥＬＤ制御（Economic Load Dispatching Control）等の自動制御において高精度化が図れ、正確な需給調整が行える。このため、周波数変動を抑制して電力品質を向上させ、以て経済的な発電機調整が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
＝＝＝ハードウエア構成＝＝＝
本発明の一実施例について、図面を参照して説明する。まず、過去の時系列的な電力需要データに基づき電力需要の予測を行う電力需要予測装置としての需要予測サーバ１００を含む電力需要予測システムの構成図を図１に示す。図１に示すように、需要予測サーバ１００には予測結果表示用パソコン（予測結果表示用コンピュータ）２００がＬＡＮ経由で接続され、これらサーバ１００及びパソコン２００でもって需要予測システムが構成される。また、需要予測サーバ１００には、中央給電指令所記録用計算機３００がＬＡＮ経由で接続されている。計算機３００は、現実の電力需要量の現在値に関するデータを需要予測サーバ１００に出力する。このサーバ１００は、現実の総電力需要量、短周期変動需要量、及び長周期変動需要量の現在値、そして、長周期変動需要データ及び短周期変動需要（電気炉の負荷）データそれぞれの需要予測値、並びに総電力需要の予測値等の各種データをパソコン２００に出力する。パソコン２００は、受信した各種データを図２の予測イメージ画面に示すように、ディスプレイ画面に表示する。
【０００８】
＝＝＝電力需要の予測方法＝＝＝
図３のフローチャートを中心に参照しつつ、本実施例の需要予測サーバ１００により実行される電力需要の予測方法について説明する。まず、需要予測サーバ１００には、電気炉負荷データを含む総電力需要（図中、総需要）に関するサンプリングデータが中央給電指令所記録用計算機３００から逐次送信され、過去の時系列的な電力需要データとしてデータベース（記憶部）に蓄積されていく（Ｓ１００）。サーバ１００は、データベースからサンプリングデータを読み出し、過去の各時点における総電力需要から電気炉負荷を減算することにより、長周期変動負荷に関するサンプリングデータを算出し、データベースに格納する。このことにより、過去の各時点における総電力需要を長周期変動負荷（長周期変動需要）と電気炉負荷（短周期変動需要）とに分離した時系列のサンプリングデータを得る（Ｓ２００→Ｓ３００，Ｓ２００→Ｓ４００）。
【０００９】
この総電力需要に関するサンプリングデータの分離について説明すると、急激な変動を伴う電気炉負荷（以下、短周期変動負荷という）は、数分から数十分単位で急激な変動を繰り返す。一方、この負荷を総需要から除いた残りの負荷（以下、長周期変動負荷という）は、日負荷曲線にみられるように一日単位の緩やかな変動であり、時系列データとしての振舞いが異なる。本実施例で用いている電力需要実データは、総需要に占める短周期変動負荷の割合が大きく、最大で数パーセントに達するため、これを分離して個別に予測することにより予測精度の向上が期待できる。そこで、分離した短周期変動負荷および長周期変動負荷を別々に予測し、これらの和をもって総需要予測値とする方法を採用している。
【００１０】
次に、図３のＳ５００及びＳ６００に示すように、Ｓ２００〜Ｓ４００で得られた長周期変動負荷と電気炉負荷の各サンプリングデータについて時系列的な変動を平滑化する処理を実行する。この平滑化処理では、まず、急激な変動を伴う短周期変動負荷に対し、位相ずれなく平滑化する方法として、グラフで表したデータを包絡線で結ぶ手法を用いる。すなわち、図４（ａ）の平滑化の概念を示すグラフに示すように、サンプリングデータ（図中、「Original Data」）について、ある一定のデータ区間毎に最大値を求め、これを所定の間隔ずつずらしながら行い（図中、丸で囲まれた１から７の番号）、得られた各最大値を直線で補間する（図中、「Line by Maximums」）。さらに、同様の処理を最小値について行う（図中、「Line by Minimums」）。最後に、これらの平均値を平滑化処理済データ（図中、「Smoothed Data」）とする。  
このアルゴリズムを簡潔に述べると次のStep1〜Step４の通りである。  
・Step1. 最大値と最小値を時系列データの設定した時間幅から探す。  
・Step2. Step.１と同様の操作をひとつずつ位置をずらしながら行う。  
・Step3. 最大値、最小値は各々隣同士直線でつなぐ。  
・Step4. すべての時間ステップにおいて、2本の線の平均値を計算する。
【００１１】
なお、図４（ｂ）のグラフは、実際の短周期変動負荷のデータ（図中、「Actual Furnance Load」）に対し、従来の代表的な平滑化手法である移動平均法による平滑化の結果と、本実施例による平滑化の結果とを示す。これらを比較すると、移動平均法ではタイムラグが発生する（図中、「Data with Moving Averages」参照）一方、本実施例による平滑化法ではタイムラグがほとんど発生しない（図中、「Data with Proposed Smooting」参照）。また、除去したい数分程度の変動はよく平滑化されるが、数十分程度の長周期変動の特徴はよく残される。
【００１２】
次に、図３のＳ７００及びＳ８００に示すように、Ｓ５００及びＳ６００で平滑化された長周期変動需要データ及び電気炉負荷データそれぞれについて、局所ファジィ再構成法により短時間先の需要予測値を演算する処理について説明する。
【００１３】
まず、局所再構成法については、良く知られており、次の通りである。まず、時刻tにおける時系列データをy(t)，時間遅れをt とする。次に、遅延座標系を用いて、ベクトルＸ(t)＝(y(t), y(t-τ),……, y(t-(n-1)τ))T（埋め込みベクトル）をつくる。これは、n次元再構成状態空間（埋め込み次元）の1点を示す。なお、現在時点の時刻をt=iとする。また、「h」を過去のデータ数とするとともに、tの値をｉから「１」減らすことにより、ベクトルＸ(t)を過去へひとつずらしていき，埋め込みベクトルを作成していく。つまり、「t= i, i-1, i-2, ・・・・・, i-((h-1) - (n-1) τ)」とする。これにより、n次元再構成状態空間に軌跡が描ける。このn次元再構成状態空間上において、最新データより構成されたベクトルX(i)（最新ベクトル）の近傍にある複数個のベクトル（近傍ベクトル）は過去のデータであるので、これを基準にみれば予測時間における状態は既知ということになる。したがって、この性質を利用し、最新ベクトルの近未来の軌道を推定し予測を行う。ここで、近傍ベクトルは最新ベクトルX(i)に対し，ユークリッド距離の近い順に設定された個数(1,2,・・・,m)を選出する。
【００１４】
また、この局所再構成法によって得られる近傍ベクトルについて、限定された範囲内で近傍ベクトルの探索処理を実行する。すなわち、計算速度を向上させリアルタイム予測を可能にするため，図８のように近傍ベクトル探索範囲を限定する。電力需要は、時刻に対し、より依存するため近傍ベクトル探索範囲を過去の同時刻及びその周辺に限定する。1日のデータ点数をday、過去のデータ埋め込み日数（予測に使用する過去のデータ日数）を1、2,・・・，emdayとすると、過去に遡った現在時点と同時刻はi- em*day  (ただし，em=1,2,3,・・・,emday)と表される。また、同時刻周辺の探索範囲を設定するため、過去方向及び未来方向の探索の間引き間隔について、過去に遡った現在時点から、同時刻を基点とした過去方向τbfまでの時点及び未来方向τafまでの時点の範囲とする。また、過去に遡った現在時点から、同時刻より過去方向bf*τbfまでのデータ、及び未来方向af*τafまでのデータについて、過去方向の間引き間隔τbf、及び未来方向の間引き間隔τaf毎に探索する（bf，afは自然数を設定）。また，基点は，最新ベクトル及び過去の埋め込みベクトルとも第1成分を使用する。
【００１５】
さらに、本実施例では、短時間先の需要予測値について、局所ファジィ再構成法でもって演算するに際し、曜日の属性に基づき近傍ベクトルを探索することにより、曜日別長周期変動需要データ及び曜日別総電力需要データを生成する。このうち、曜日の属性に基づく近傍ベクトルの探索法について説明する。まず、n次元ベクトルの最後の成分の後に，曜日属性を挿入し、曜日属性をweekとすると（例えば，平日＝１，土曜日＝２，日曜日＝３）、次の通りのベクトルが得られる。Ｘ(i)：最新ベクトル，Ｘ(i) = (x1, x2, x3,・・・, xn,week)，Ｘ(k)：過去の埋め込みベクトル，Ｘ(k) = (k1, k2, k3,・・・, kn,week)
【００１６】
ただし，最新ベクトル第１成分x1より予測時間先（sステップ）が属する曜日を最新ベクトルのＸ(i)の曜日属性とする。また、過去の埋め込みベクトルＸ(k)の第１成分k1の予測時間先（sステップ）が属する曜日を埋め込みベクトルのＸ(k)の曜日属性とする。Ｘ(i)の曜日属性と過去に遡った同時刻の曜日属性が一致した場合、その時点を基点にして過去方向bf*τbf迄、及び未来方向af*τaf迄のデータより、ユークリッド距離を計算する。一方、曜日属性が一致しない場合はユークリッド距離を計算しない。そして、計算されたユークリッド距離のなかで、小さい順に設定された個数(1,2,,・・・,m)を近傍ベクトルとして選出する。図９において、曜日属性を用いた近傍ベクトル探索の一例の説明図を示し、図１０において探索手順フローチャートを示す。
【００１７】
すなわち、図９に示すように、現在をｉ日とすると、曜日属性（例えば，平日＝１，土曜日＝２，休日（日曜日または祝日）＝３）について、例えば１日前の同時刻において、現在の曜日属性と同一であれば探索し、例えば２日前の同時刻において異なれば探索しない。また、図１０に示すように、最新ベクトルに曜日属性を付与すると（Ｓ１０）、この最新ベクトルと曜日属性が同一の過去の埋め込みベクトルをデータベースから読み出す。そして、曜日属性が互いに同一な最新ベクトル及び過去の埋め込みベクトルについて、ユークリッド距離を算出する（Ｓ２０）。次に、算出されたユークリッド距離のうち、近い（小さい）順に設定個数（ｍ個）を近傍ベクトルとして抽出処理を実行する（Ｓ３０）。なお、図１１に、曜日の属性に基づき近傍ベクトルを探索する場合の有効性についてのグラフを示す。図中、”データ曜日分類有り”のグラフの方が、”データ曜日分類無し”のグラフより、全般的にほぼ平均予測誤差が小さいことが判る。
【００１８】
次に、局所ファジイ再構成法による短時間先の需要予測値の算出について説明する。図５において、これら近傍ベクトルを用いて予測する際、近傍ベクトルとして選出された複数個のベクトルに対し、最新ベクトルに近いものほど予測する軌道に及ぼす影響が大きく、遠いほどその影響が小さくなるようファジィルールで表現し、このルールに基づき予測を行う（この部分が，局所ファジイ再構成法の特徴であり、この部分を除けば、タケンスの埋め込み定理を用いた予測法である局所再構成法では共通の手法となる。）。
【００１９】
この局所ファジイ再構成法について、図５，図６を参照して具体的に説明する。まず、前述したように、遅延座標系を用いて時系列データを多次元状態空間へ再構成した後、最新ベクトル近傍よりユークリッド距離の近い順に近傍ベクトルとしてＸ(k1)，Ｘ(k2)，Ｘ(k3)（近傍ベクトル選出個数m = 3の場合）を選出する。続いて、これらベクトルの成分ごとに、図６のようにメンバーシップ関数を決定する。図６では、選出した複数個の近傍ベクトルl次元目(1≦l≦n, n:埋め込み次元)の成分の中で最新ベクトルl次元目の成分と最もユークリッド距離の遠いものをグレード0.5としている。残りの近傍ベクトルl次元目の成分のグレードは，最新ベクトルl次元目の成分とのユークリッド距離に応じて、ともに0.5以上のグレードが決定される（後記の「数１」参照）。最後に、これらグレードを用いて、後記の「数２」により予測ベクトルが決定される。
【００２０】
図７にこれら予測手順のフローチャートを示す。まず、等サンプリング間隔時系列データを蓄積しておく（Ｓ１）。そして、多次元状態空間への時系列データの埋め込みの処理を実行する（Ｓ２）。次に、近傍ベクトルの探索を実行し（Ｓ３）、後記の「数１」に基づきグレードを算出した（Ｓ４）上で、予測値を決定する（Ｓ５）。
【数１】
2005168251.tif 000003
【数２】
2005168251.tif 000004
【００２１】
ここで、Ｘ(i) ： 最新ベクトル，  Ｘ(i) = (x1, x2, x3,・・・, xn)，Ｘ(kj) ： 近傍ベクトル，  Ｘ(kj) = (k1,j, k2,j, k3,j,・・・, kn,j)，  Ｘ(kj+s) ：近傍ベクトルの s ステップ先のベクトル，  Ｘ(kj+s) = (k1,js, k2,js, k3,js,・・・, kn,js)，  Ｘ(i+s) ： 予測ベクトル，  Ｘ(i+s) = (x1s, x2s, x3s,・・・, xns)，  μl(j)：メンバーシップ関数グレード，  l=1,・・・,n, n:埋め込み次元，  j=1,・・・,m, m:近傍数
【００２２】
ここで、実際の需要予測値の計算例を示すと次の通りである。なお、予測ベクトルの第1成分であるx1sの計算のみで算出できる。本計算例では、埋め込み次元を４とするとともに、近傍ベクトルを３つとする。そして、次の通り、最新ベクトル及び近傍ベクトルを設定する。  
最新ベクトルＸ(i) = (790, 690,590, 490 )，  近傍ベクトルＸ(k1) = (800, 700, 600, 500 )，  第1成分のグレード＝1/(1+|800-790|/|820-790|)=0.75，  近傍ベクトルＸ(k2) = (810, 710, 610, 510 )，  同様に、第1成分のグレード0.6，近傍ベクトルＸ(k3) = (820,720,620, 520)
【００２３】
さらにメンバーシップ関数を決定の場合と同様に、第1成分のグレードを0.5とする。  
そして、近傍ベクトルの予測時間先(sステップ先)のベクトルを次の通りとする。Ｘ(k1+s) = (850, 750, 650, 550 )，  Ｘ(k2+s) = (860, 760, 660, 560 )，  Ｘ(k3+s) = (870, 770, 670, 570)
すると、第1成分の予測値 x1sが次の通りに得られる。予測値 x1s=(0.75×850＋0.6×860＋0.5×870)/( 0.75＋0.6＋0.5)=858.6
【００２４】
次に、図３のＳ９００における、Ｓ７００で得られた長周期変動に関する需要予測値の補正処理について説明する。局所ファジイ再構成法では，過去の時系列データのみを用いて予測を行っている。このため，最大需要が更新される場合などには，同等の需要を記録したデータが、埋め込みベクトル内に存在しない。このため、得られる予測値が、連続して実測値よりも小さくなり、あるいは逆に大きくなる結果を招き、予測値が外れてしまう。
【００２５】
しかし，実測値および予測値それぞれの需要曲線の形は互いに相似である結果、予測先時間までの予測値の増減と実際の増減はほぼ同じ傾向となる。予測が外れる場合の概念図を示すと図１２のようになる。同図では、現在時点における多次元状態空間を「Multi-dimensional state-space at the present moment」と記し、Ｓステップ先の多次元状態空間を「Multi-dimensional state-space at Ｓ steps ahead」と記す。この図１２に示すように、最新ベクトルの近傍空間（図中、Neighbor-space of newest vector）と、近傍ベクトルの近傍空間（図中、Neighbor-space of neighboring vector）が離れた状態となっている。
【００２６】
そこで、最新ベクトルと選出された複数個の近傍ベクトルまでの距離の平均を次の「数３」のように求め、次の「数４」に従って補正を行う。結果として、最新値に対し、予測時間先までの予測値の増減分を与える場合と、ほぼ同様の予測値が得られる。
【数３】
2005168251.tif 000005
【数４】
2005168251.tif 000006
【００２７】
Ｘ(i+s)new ： s steps ahead forecast vector after error correction（誤差補正後のＳステップ先の予測ベクトル），  Ｘ(i) ： newest vector（最新ベクトル），  Ｘ(i+s) ： s steps ahead forecast vector（Ｓステップ先の予測ベクトル），  Ｘ(kj) ： neighboring vector（近傍ベクトル） （ j=1, 2,・・・, m，   m: the number of neighboring vectors （近傍ベクトルの数）），  Ｘ(kj+s) ： s steps ahead vector of neighboring vector（近傍ベクトルのＳステップ先のベクトル），  Z(i) ： vector for error correction（誤差補正ベクトル）
【００２８】
最新ベクトルの第一成分は，最新値であるため，これと選出された近傍ベクトルの第一成分の差によって，補正を行うか否かを判定する。すなわち，次の「数５」または「数６」を満足する近傍ベクトルが設定個数ｑ（０≦ｑ≦m）以上ある場合に誤差補正を実行する。
【数５】
2005168251.tif 000007
【数６】
2005168251.tif 000008
【００２９】
ただし、Ｘ(kj) ＝ （ykj, ykj-τ, ykj-2τ, ..., ykj-(n-1)τ），  Ｘ(i) ＝（yi, yi-τ, yi-2τ, ..., yi-(n-1)τ），  T1: ykj≧yiの場合のしきい値，  T2: ykj＜yiの場合のしきい値，  n：埋め込み次元，τ：時間遅れ
なお、最新ベクトルＸ(i)では，指数平滑化により平滑化されている値を使用する。
【００３０】
次に、図３のＳ１０００に示すように、Ｓ９００で得られた補正処理後の長周期変動需要予測値と、Ｓ８００で得られた短周期変動需要予測値とを加算し、総需要予測値（総電力の需要予測値）を算出し、データベースに格納する。
【００３１】
これまで説明したＳ１００〜Ｓ１１００までの処理を需要予測サーバ１００はリアルタイムに実行する。この際、需要予測サーバ１００は、中央給電指令所記録用計算機３００から受信する電力需要量の現在値を逐次反映させながら、このリアルタイム処理を実行する。
【００３２】
そして、需要予測サーバ１００は、総需要予測値（総電力需要の予測値）、長周期変動負荷（需要）予測値、曜日属性探索総需要予測値（曜日別総電力需要データの予測値）、曜日属性探索長周期変動負荷（需要）予測値、及び電気炉負荷（短周期変動需要）予測値をデータベースから随時リアルタイムに読み出して予測結果表示用パソコン２００に出力する。このパソコン２００は、前述した図２のディスプレイ画面に示すように、受信した各予測値の最新データ及び履歴データをリアルタイムに描画して表示する（Ｓ１２００）。
【００３３】
本実施例にあっては、次の作用効果を奏する。  
電力の短時間先の需要予測値をリアルタイムに得るにあたり、予め長周期変動需要データと短周期変動需要データに分離した上で演算を行う。このため、全体的な総電力需要の予測値では、短周期変動需要の変動を考慮した正確な予測値を得ることができ、合わせて、短周期変動需要に関する需要予測値を得ることができる。よって、総電力需要及び短周期変動需要の双方について、短時間先の予測値がリアルタイムに得られることにより、人間による手動制御やＥＬＤ制御（Economic Load Dispatching Control）等の自動制御において高精度化が図れ、正確な需給調整が行える。このため、周波数変動を抑制して電力品質を向上させ、以て経済的な発電機調整が可能となる。
【００３４】
また、局所ファジィ再構成法によって需要予測値を演算に用いる各データを平滑化することにより、標本的なデータを得ることができる。よって、平滑化による標本的なデータに基づき需要予測値を演算することにより、精度の高い需要予測値を得ることができる。
【００３５】
さらに、電力消費量の過大な負荷たる電気炉の消費電力の変動に対しても、適正な電力需要の予測値を得ることができる。
【００３６】
さらにまた、近傍ベクトルの探索範囲を限定することにより、この探索に要する処理負荷を軽減される結果、計算速度が向上し、各需要予測値をリアルタイムに算出可能となる。
【００３７】
また、曜日別にばらつきのある電力需要に対しても予測値を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の一実施例に係る電力需要予測装置としての需要予測サーバ１００を含む需要予測システムの構成図である。
【図２】本発明の一実施例に係る電力需要の予測結果をパソコンのディスプレイ画面に表示した様子を示す模式図である。
【図３】本発明の一実施例に係る電力需要の予測方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例に係る電力需要予測において平滑化の処理に関するグラフであり、（ａ）は、長周期変動負荷と電気炉負荷の各サンプリングデータについて時系列的な変動を平滑化する処理の概念を示し、（ｂ）は、実際の短周期変動負荷のデータに対し、従来の移動平均法による平滑化データ、及び本実施例による平滑化データを示す。
【図５】本発明の一実施例に係る電力需要予測において局所ファジイ再構成法による短時間先の需要予測法を示す概念図である。
【図６】本発明の一実施例に係る電力需要予測において局所ファジイ再構成法で用いられるメンバーシップ関数を示すグラフである。
【図７】本発明の一実施例に係る電力需要予測において局所ファジイ再構成法による短時間先の需要予測値の算出のプロセスを示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施例に係る電力需要予測において局所ファジイ再構成法による近傍ベクトル探索範囲を限定する様子を表す模式図である。
【図９】本発明の一実施例に係る電力需要予測において曜日属性を用いた近傍ベクトル探索の一例を示す説明図である。
【図１０】本発明の一実施例に係る電力需要予測において曜日属性を用いた近傍ベクトルの探索手順を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施例に係る電力需要予測において曜日の属性に基づき近傍ベクトルを探索する場合の有効性を示すグラフである。
【図１２】電力需要の予測が外れる場合を示す概念図である。
【符号の説明】
【００３９】
１００  需要予測サーバ
２００  予測結果表示用パソコン（予測結果表示用コンピュータ）
３００  中央給電指令所記録用計算機
【図１】
2005168251.tif 000009
【図２】
2005168251.tif 000010
【図３】
2005168251.tif 000011
【図４】
2005168251.tif 000012
【図５】
2005168251.tif 000013
【図６】
2005168251.tif 000014
【図７】
2005168251.tif 000015
【図８】
2005168251.tif 000016
【図９】
2005168251.tif 000017
【図１０】
2005168251.tif 000018
【図１１】
2005168251.tif 000019
【図１２】
2005168251.tif 000020